karpathy-guidelines
為 LLM 設定的程式開發行為準則,旨在減少錯誤、落實最佳實踐,並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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為 LLM 設定的程式開發行為準則,旨在減少錯誤、落實最佳實踐,並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。
使用 TruLens 對 LLM 應用程式進行檢測、評估與監控的系統化工作流程,支援 LangChain、LangGraph 與 LlamaIndex 等框架。
透過驗證測試、管理合併或拉取請求工作流程並清理工作樹,來完成開發分支,確保儲存庫狀態一致。
一套深度推理框架,透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析,協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。
透過引導式訪談提取隱性工程知識,並生成結構化的指導規範 (steerings),以建立一致的專案標準與約定。
將 PRD 轉換為 ralph-tui 自主執行所需的任務 beads,包含品質閘控與依賴關係管理。
SPARC 開發方法論,結合 Claude Flow 多代理協作,實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。
適用於全球化軟體的自動化國際化 (i18n) 與在地化 (l10n) 測試套件。驗證翻譯覆蓋率、RTL 佈局、特定地區格式與 Unicode 支援。
一套系統化的程式碼審計框架,用於識別軟體專案中的技術債、安全漏洞、無效程式碼及程式碼品質問題。
部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查,涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。
React 與 Next.js 專家級 UI/UX 設計助手。提供視覺審核、設計系統架構,以及 Tailwind CSS 與 shadcn/ui 的實作指導,協助打造專業級 Web 應用程式。
代理角色偵探技能標準化集成。將代理映射至代碼分析技能,並強制執行 claudemem 以實現索引內存代碼調查。